Jak efektivně používat umělou inteligenci

Umělá inteligence je příslibem revoluce po celá desetiletí, ale demokratizace generativní umělé inteligence, jejíž příkladem je ChatGPT, umožnila společnosti zažít bezprecedentní posílení. To vedlo ke vzniku nových obchodních modelů a provozních vylepšení, která se dříve zdála nedosažitelná.

Navzdory své složitosti se umělá inteligence snadno používá a s profesionálními systémy, jako je ChatGPT, ji lze bez problémů integrovat do podniků, a to jak pomocí pokročilých, tak tradičních nástrojů, pro optimalizaci úkolů, nabídku podpory v reálném čase a zvýšení produktivity.

„Skutečný problém nespočívá v technologii samotné, ale v tom, jak odemknout její maximální potenciál a dosáhnout konkurenčních vylepšení, která jí umožní vyniknout před konkurencí a upevnit se jako lídr a referenční bod na trhu,“ vysvětluje Daniel Taboada. , generální ředitel společnosti ARBENTIA.

Existuje několik způsobů, jak zvýšit produktivitu zaměstnanců a přidat hodnotu podnikovým procesům pomocí generativní umělé inteligence, z nichž ARBENTIA, obchodní poradenská společnost a partner společnosti Microsoft, zdůrazňuje následující:

· Využijte hodnotu jedinečných dat: Hlavní hodnota asistentů umělé inteligence spočívá v jejich schopnosti pracovat s reálnými daty a poskytovat jedinečné a spolehlivé informace prostřednictvím dotazů. Zde vstupují do hry lidské znalosti a zkušenosti, které musí AI vést k získání přesných odpovědí.

· Získejte různé přístupy ke stejným datům: Při práci s generativní AI mohou stejná data nabízet různé informace, například z finančního přístupu, profesionál může konzultovat účetní informace, zatímco obchodní ředitel může porovnávat data podle prodejců nebo regionů a prodejce podle oblastí Můžete se zeptat na prodávané produkty.

· Posílení identifikace korelací, generování zpráv, vytváření grafů a dokonce vytváření vizuálního a zvukového obsahu je s generativní AI velmi snadné. Tímto způsobem se zjednodušují úkoly, jako je příprava prezentací, tvorba obsahu a správa e-mailů. Na provozní úrovni je již integrován do různých nástrojů, jako je Microsoft Teams, kde umožňuje shrnout konverzace, navrhovat sdílené agendy a zdůrazňovat zásadní body a učiněná rozhodnutí; software pro řízení podniku (ERP), kde je schopen vytvářet profily produktů z jednoho obrázku, což usnadňuje vytváření katalogů a referencí pro elektronické obchodování; a intranety, například pro školení nových zaměstnanců.

· Podporovat obchodní činnost: Od získávání potenciálních zákazníků až po uzavírání smluv je obchodní management oblastí s obrovským potenciálem pro aplikaci generativní umělé inteligence pomocí umělé inteligence, která týmům umožňuje soustředit se na nejcennější příležitosti a přijmout osvědčené postupy k dosažení dohod a prodejů. Umělá inteligence umožňuje automatizaci rutinních úkolů, jako je generování úvodních zpráv a identifikace klíčových kontaktů. Navíc, když se blíží schůzka, AI nabízí obchodní vedení založené na skutečných dostupných informacích o společnosti, což přispívá k lepší přípravě a personalizovaným zkušenostem pro zákazníky.

· Zlepšit efektivitu marketingu: Umělá inteligence umožňuje výrazné zlepšení v oblastech, které profesionály v oboru tradičně zpochybňují, například v segmentaci kontaktů. Tento úkol je automatizován pomocí modelů umělé inteligence, které zpracovávají přirozený jazyk k analýze interních firemních dat a poskytují návrhy založené na konkrétních potřebách, což umožňuje provádět potřebné úpravy. Kromě toho je vytváření marketingových e-mailů od nuly také výrazně zjednodušeno díky schopnosti umělé inteligence generovat nové poznatky o hodnotě v souladu s firemním zasíláním zpráv.

· Revoluční služby zákazníkům: Cílené řízení procesů zákaznických služeb prostřednictvím AI představuje velký pokrok, posiluje agenty, optimalizuje jejich výkon a zlepšuje jejich produktivitu, ale především zvyšuje spokojenost zákazníků. Nástroje umělé inteligence mohou poskytovat agentům doporučení pro automatizované interakce, spravovat více požadavků a usnadňovat inteligentní směrování pro přiřazování dotazů na základě zkušeností agentů a priority zákazníka, mezi mnoha dalšími výhodami. Přístup k datům navíc usnadňuje vytváření KPI pro monitorování a zlepšování služeb, analyzujících sentiment zákazníků na základě jejich odpovědí.